opencv3逼近多边形曲线-approxPolyDP函数在图像中的应用

本文介绍了一种使用OpenCV库进行图像预处理、边缘检测及轮廓提取的方法，并展示了如何通过Canny算子提取图像轮廓并将其可视化。

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#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("1.jpg");
    imshow("【原图】", srcImage);

    //先对图像进行空间的转换（为了之后要提取二值图像）
    Mat grayImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
    //对图像进行滤波，达到较好的效果
    GaussianBlur(grayImage, grayImage, Size(3, 3), 0, 0);
    imshow("【滤波后的图像】", grayImage);

    //用边缘检测的方式获取二值图像
    Mat cannyImage;
    Canny(grayImage, cannyImage, 128, 255, 3);

    //在二值图像中提取轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(cannyImage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    //对每个轮廓的点集 找逼近多边形
    vector<vector<Point>> approxPoint(contours.size());
    for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++)
    {
        approxPolyDP(contours[i], approxPoint[i], 3, true);
    }

    /******************************************绘制曲线的方式********************************************/
    //用绘制轮廓的函数   绘制曲线
    Mat drawImage = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++)
    {
        drawContours(drawImage, contours, i, Scalar(255, 255, 255), 1);
    }

    imshow("【绘制后的图像】", drawImage);

    waitKey(0);

    return 0;
}